Tabellen under viser overordnede kvalitesindikatorer for å vurdere sesongmessigheten i justerte og ujusterte tidsserier. Sesong angir om det er identifiserbart sesongmønster i den ujusterte tidsserien. Justering frarådes dersom indikatoren viser not present. M7 angir andelen bevegelig sesong i forhold til stabil sesong. Sesong- og trendkomponenter lar seg identifisere dersom denne verdien er lavere enn én. Dersom verdien er over 1,2 lar et eventuelt sesongmønster seg vanskelig identifisere. M10 og M11 angir henholdsvis tilfeldig og lineær bevegelse i sesongkomponenten for de siste årene. Dersom indikatorene har verdi over én kan det tyde på at justeringen er av lavere kvalitet i enden av tidsserien. Q angir vektet gjennomnsnitt av de elleve M-indikatorene fra X-12-ARIMA. En Q-verdi over én kan tilsi at dekomponeringen er av lav kvalitet.
Kolonnene qs, fried og f_reg angir p-verdi til tre ulike tester for om det er residualsesong i de sesongjusterte tallene. Testenes nullhypotese er at det ikke er sesongmønster i de sesongjusterte tallene. Hver av testene vurderer imidlertid residualesesong på litt ulik måte. qs tester grad av autokorrelasjon i den sesongjusterte serien for observasjoner av samme måned. fried er en ikke-parametrisk test for residualsesong som vurderer de månedlige sesongeffektenes rangering på tvers av år. f_reg er en paramterisk f-test som tester for residualsesong ved å gjøre en regresjon med henblikk på måneder, for deretter å teste om regresjonskoeffisientene samlet sett er signifikant forskjellig fra null. Dersom testenes p-verdien er lavere enn 0,01 vises fargen rød, noe som indikerer at nullhypotesen sannsynligvis ikke er sann. Dersom testens p-verdi er mellom 0,01 og 0,1 vises fargen gul, noe som indikerer at nullhypotesen er usikker. Grønn indikerer at nullhypotesen ikke forkastes.
Kolonnen f_td gjengir p-verdi av en test for å vurdere om det er residual handledagseffekter i de sesongjusterte tallene. Testens nullhypotese er at den sesongjusterte serien ikke er påvirket av antall handledager i en måned. Den aktuelle testen er en f-test som vurderer de ulike handledagenes effekt på tidsserien ved å gjøre en regresjon med henblikk på hver av de ulike handledagene, for deretter å teste om regresjonskoeffisientene samlet sett er signifikant forskjellig fra null. Fargekoden er den samme som for testene av residualsesong over.
|
Komponenter
|
Residualsesong
|
td
|
||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Navn | Sesong | M7 | M10 | M11 | Q | qs | fried | f_reg | f_td | |
| 1 | 47.1 | Present | 0.08 | 0.22 | 0.19 | 0.18 | 1 | 0.67 | 0.56 | 0.86 |
| 2 | 47.11 | Present | 0.08 | 0.24 | 0.21 | 0.18 | 1 | 0.96 | 0.80 | 0.92 |
| 3 | 47.19 | Present | 0.12 | 0.24 | 0.23 | 0.36 | 1 | 0.83 | 0.80 | 0.91 |
|
Komponenter
|
Residualsesong
|
td
|
||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Navn | Sesong | M7 | M10 | M11 | Q | qs | fried | f_reg | f_td | |
| 4 | 47.2 | Present | 0.06 | 0.20 | 0.15 | 0.18 | 1 | 0.88 | 0.28 | 0.97 |
| 5 | 47.25 | Present | 0.06 | 0.17 | 0.16 | 0.27 | 1 | 0.87 | 0.46 | 0.98 |
|
Komponenter
|
Residualsesong
|
td
|
||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Navn | Sesong | M7 | M10 | M11 | Q | qs | fried | f_reg | f_td | |
| 6 | 47.3 | Present | 0.13 | 0.33 | 0.29 | 0.55 | 1 | 0.96 | 0.94 | 0.8 |
|
Komponenter
|
Residualsesong
|
td
|
||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Navn | Sesong | M7 | M10 | M11 | Q | qs | fried | f_reg | f_td | |
| 7 | 47.4 | Present | 0.12 | 0.42 | 0.39 | 0.37 | 1 | 1.00 | 0.89 | 1.00 |
| 8 | 47.41 | Present | 0.25 | 0.59 | 0.46 | 0.33 | 1 | 0.79 | 0.95 | 0.98 |
| 9 | 47.42 | Present | 0.28 | 0.69 | 0.67 | 0.48 | 1 | 1.00 | 0.99 | 0.98 |
| 10 | 47.43 | Present | 0.20 | 0.57 | 0.55 | 0.51 | 1 | 1.00 | 1.00 | 0.94 |
|
Komponenter
|
Residualsesong
|
td
|
||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Navn | Sesong | M7 | M10 | M11 | Q | qs | fried | f_reg | f_td | |
| 11 | 47.5 | Present | 0.12 | 0.39 | 0.38 | 0.34 | 1 | 1.00 | 0.99 | 0.99 |
| 12 | 47.51 | Present | 0.09 | 0.35 | 0.34 | 0.60 | 1 | 1.00 | 0.98 | 0.98 |
| 13 | 47.52 | Present | 0.10 | 0.23 | 0.22 | 0.29 | 1 | 0.93 | 0.89 | 1.00 |
| 14 | 47.53 | Present | 0.45 | 1.60 | 1.56 | 0.62 | 1 | 0.99 | 0.95 | 0.99 |
| 15 | 47.54 | Present | 0.13 | 0.45 | 0.44 | 0.38 | 1 | 0.99 | 0.96 | 0.81 |
| 16 | 47.59 | Present | 0.17 | 0.40 | 0.38 | 0.41 | 1 | 0.92 | 0.62 | 0.99 |
|
Komponenter
|
Residualsesong
|
td
|
||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Navn | Sesong | M7 | M10 | M11 | Q | qs | fried | f_reg | f_td | |
| 17 | 47.6 | Present | 0.09 | 0.29 | 0.28 | 0.36 | 1.00 | 1.00 | 0.99 | 0.95 |
| 18 | 47.61 | Present | 0.10 | 0.22 | 0.20 | 0.69 | 1.00 | 1.00 | 0.99 | 0.98 |
| 19 | 47.62 | Present | 0.45 | 0.96 | 0.91 | 0.91 | 0.08 | 1.00 | 0.83 | 0.66 |
| 20 | 47.63 | Present | 0.17 | 0.44 | 0.41 | 0.36 | 0.01 | 1.00 | 0.75 | 0.99 |
| 21 | 47.64 | Present | 0.18 | 0.43 | 0.39 | 0.40 | 1.00 | 0.99 | 0.93 | 0.98 |
| 22 | 47.65 | Present | 0.21 | 0.26 | 0.23 | 0.28 | 0.69 | 0.96 | 0.90 | 0.91 |
|
Komponenter
|
Residualsesong
|
td
|
||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Navn | Sesong | M7 | M10 | M11 | Q | qs | fried | f_reg | f_td | |
| 23 | 47.7 | Present | 0.09 | 0.28 | 0.27 | 0.35 | 1.00 | 0.98 | 0.57 | 1.00 |
| 24 | 47.71 | Present | 0.18 | 0.31 | 0.29 | 0.49 | 1.00 | 1.00 | 1.00 | 0.97 |
| 25 | 47.72 | Present | 0.18 | 0.39 | 0.38 | 0.72 | 1.00 | 0.87 | 0.65 | 0.97 |
| 26 | 47.73 | Present | 0.12 | 0.20 | 0.17 | 0.20 | 1.00 | 0.89 | 0.97 | 0.95 |
| 27 | 47.74 | Present | 0.20 | 0.78 | 0.75 | 0.50 | 1.00 | 0.96 | 1.00 | 0.92 |
| 28 | 47.75 | Present | 0.12 | 0.30 | 0.26 | 0.22 | 0.72 | 0.76 | 0.27 | 0.90 |
| 29 | 47.76 | Present | 0.10 | 0.32 | 0.30 | 0.32 | 1.00 | 0.97 | 0.85 | 1.00 |
| 30 | 47.77 | Present | 0.10 | 0.27 | 0.25 | 0.33 | 0.61 | 0.98 | 0.82 | 0.97 |
| 31 | 47.78 | Present | 0.22 | 0.45 | 0.43 | 0.40 | 1.00 | 0.94 | 0.91 | 1.00 |
| 32 | 47.79 | Present | 0.35 | 0.90 | 0.83 | 0.89 | 1.00 | 0.99 | 0.98 | 1.00 |
|
Komponenter
|
Residualsesong
|
td
|
||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Navn | Sesong | M7 | M10 | M11 | Q | qs | fried | f_reg | f_td | |
| 33 | 47.9 | Present | 0.25 | 0.86 | 0.79 | 0.33 | 0.67 | 0.97 | 0.93 | 0.91 |
| 34 | 47.91 | Present | 0.24 | 0.73 | 0.69 | 0.37 | 1.00 | 0.86 | 0.60 | 0.71 |
| 35 | 47.99 | Present | 0.45 | 1.10 | 1.04 | 0.62 | 1.00 | 1.00 | 0.99 | 0.25 |
Tabellen under viser sentrale kvalitetsindiktarorer knyttet til forberedende justering av tidsserien med Reg-ARIMA-modell. Kolonnen log indikerer om tidsserien er log-transformert. Ved log-transformasjon anvendes en multipliktativ modell. Dersom serien ikke er log-transformert anvendes en additiv modell. Kolonnen ARIMA viser ARIMA-modellen som anvendes i forhåndsjusteringen av serien. AIRLINE-modellen er (0,1,1),(0,1,1). Kolonnen Outliers viser hvor mange ekstremverdier modellen har identifisert utover eventuelt fastsatte ekstremverdier i coronaperioden (mars 2020-mars 2022). Td_p gjengir p-verdi for test av nullhypotese om at det ikke er noen handledagseffekter. Denne testen er en f-test som undersøker om modellens koeffisienter knytter til handledagseffekter samlet sett er forskjellig fra null. Dersom serien ikke antar handledagseffekter vises NA. Dersom denne testen ikke lar seg beregne vises -99. Kolonnen indRes gjengir p-verdien for en test av om residualene i ARIMA-modellen er uavhengige. En antagelse om at residualene er uavhengige ligger til grunn for forhåndsjusteringen. Dersom residualene ikke er uavhengige kan det bety på at fremskrivningene i modellen er av lav kvalitet. Dette kan påvirke kvaliteten på sesongjusteringen for de siste observasjonene i tidsserien. Kolonnen ok viser om den valgte ARIMA-modellen tilfredsstiller pickmdl()-kriteriene ved estimeringstidspunktet. Kolonnen ok_final viser om ARIMA-modellen tilfredsstiller pickmdl()-kriteriene når også observasjoner etter estimeringstidspunktet tas i betraktning. Dersom ARIMA-modellen estimeres med henblikk på alle observasjoner i tidsserien, er ok og ok_final det samme. Kolonnen mdl_nr viser hvilken av de fem modellene i pickmdl()-listen modellen som er valgt. 1 står for AIRLINE-modellen, 2-5 står for en av de øvrige modellene i pickmdl()-listen, 6 står for en modell valgt med automodell().
|
Koeffisienter
|
Residualer
|
Pickmdl()
|
|||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Navn | log | ARIMA | outliers | Td_p | indRes | ok | ok_final | mdl_nr | |
| 1 | 47.1 | yes | (0,1,1)(0,1,1) | 0 | 0 | 0.81 | TRUE | TRUE | 1 |
| 2 | 47.11 | yes | (0,1,1)(0,1,1) | 0 | 0 | 0.87 | TRUE | TRUE | 1 |
| 3 | 47.19 | yes | (0,1,2)(0,1,1) | 0 | 0 | 0.13 | TRUE | TRUE | 2 |
|
Koeffisienter
|
Residualer
|
Pickmdl()
|
|||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Navn | log | ARIMA | outliers | Td_p | indRes | ok | ok_final | mdl_nr | |
| 4 | 47.2 | yes | (0,1,1)(0,1,1) | 0 | 0 | 0.79 | TRUE | TRUE | 1 |
| 5 | 47.25 | yes | (0,1,1)(0,1,1) | 0 | 0 | 0.24 | TRUE | TRUE | 1 |
|
Koeffisienter
|
Residualer
|
Pickmdl()
|
|||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Navn | log | ARIMA | outliers | Td_p | indRes | ok | ok_final | mdl_nr | |
| 6 | 47.3 | yes | (0,1,1)(0,1,1) | 0 | 0.02 | 0.64 | TRUE | TRUE | 1 |
|
Koeffisienter
|
Residualer
|
Pickmdl()
|
|||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Navn | log | ARIMA | outliers | Td_p | indRes | ok | ok_final | mdl_nr | |
| 7 | 47.4 | yes | (0,1,2)(0,1,1) | 0 | 0 | 0.07 | TRUE | TRUE | 2 |
| 8 | 47.41 | yes | (0,1,1)(0,1,1) | 0 | 0 | 0.07 | TRUE | TRUE | 1 |
| 9 | 47.42 | yes | (0,1,1)(0,1,1) | 0 | 0 | 0.39 | TRUE | TRUE | 1 |
| 10 | 47.43 | yes | (0,1,1)(0,1,1) | 0 | 0 | 0.66 | TRUE | TRUE | 1 |
|
Koeffisienter
|
Residualer
|
Pickmdl()
|
|||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Navn | log | ARIMA | outliers | Td_p | indRes | ok | ok_final | mdl_nr | |
| 11 | 47.5 | yes | (0,1,1)(0,1,1) | 0 | 0 | 0.43 | TRUE | TRUE | 1 |
| 12 | 47.51 | yes | (0,1,1)(0,1,1) | 0 | 0 | 0.29 | TRUE | TRUE | 1 |
| 13 | 47.52 | yes | (0,1,1)(0,1,1) | 0 | 0 | 0.17 | TRUE | TRUE | 1 |
| 14 | 47.53 | yes | (0,1,1)(0,1,1) | 0 | 0 | 0.07 | TRUE | TRUE | 6 |
| 15 | 47.54 | yes | (0,1,1)(0,1,1) | 0 | 0 | 0.67 | TRUE | TRUE | 1 |
| 16 | 47.59 | yes | (0,1,1)(0,1,1) | 0 | 0 | 0.28 | TRUE | TRUE | 1 |
|
Koeffisienter
|
Residualer
|
Pickmdl()
|
|||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Navn | log | ARIMA | outliers | Td_p | indRes | ok | ok_final | mdl_nr | |
| 17 | 47.6 | yes | (0,1,1)(0,1,1) | 0 | 0 | 0.46 | TRUE | TRUE | 1 |
| 18 | 47.61 | yes | (0,1,1)(0,1,1) | 0 | 0 | 0.77 | TRUE | TRUE | 1 |
| 19 | 47.62 | yes | (0,1,1)(0,1,1) | 0 | NA | 0.22 | TRUE | TRUE | 1 |
| 20 | 47.63 | yes | (0,1,1)(0,1,1) | 0 | 0 | 0.26 | TRUE | TRUE | 1 |
| 21 | 47.64 | yes | (0,1,1)(0,1,1) | 0 | 0 | 0.18 | TRUE | TRUE | 1 |
| 22 | 47.65 | yes | (0,2,2)(0,1,1) | 0 | 0 | 0.18 | TRUE | TRUE | 4 |
|
Koeffisienter
|
Residualer
|
Pickmdl()
|
|||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Navn | log | ARIMA | outliers | Td_p | indRes | ok | ok_final | mdl_nr | |
| 23 | 47.7 | yes | (0,1,1)(0,1,1) | 0 | 0 | 0.45 | TRUE | TRUE | 1 |
| 24 | 47.71 | no | (0,1,1)(0,1,1) | 0 | 0 | 0.18 | FALSE | FALSE | 1 |
| 25 | 47.72 | no | (0,1,1)(0,1,1) | 0 | 0 | 0.91 | FALSE | FALSE | 1 |
| 26 | 47.73 | yes | (0,1,1)(0,1,1) | 0 | 0 | 0.89 | TRUE | TRUE | 1 |
| 27 | 47.74 | yes | (0,1,1)(0,1,1) | 0 | 0 | 0.17 | TRUE | TRUE | 1 |
| 28 | 47.75 | yes | (0,1,1)(0,1,1) | 0 | 0 | 0.75 | TRUE | TRUE | 1 |
| 29 | 47.76 | yes | (0,1,1)(0,1,1) | 0 | 0 | 0.08 | TRUE | TRUE | 1 |
| 30 | 47.77 | yes | (0,1,1)(0,1,1) | 0 | 0 | 0.84 | TRUE | TRUE | 1 |
| 31 | 47.78 | yes | (0,1,1)(0,1,1) | 0 | 0 | 0.19 | TRUE | TRUE | 1 |
| 32 | 47.79 | yes | (0,1,1)(0,1,1) | 0 | 0 | 0.76 | FALSE | FALSE | 1 |
|
Koeffisienter
|
Residualer
|
Pickmdl()
|
|||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Navn | log | ARIMA | outliers | Td_p | indRes | ok | ok_final | mdl_nr | |
| 33 | 47.9 | yes | (0,1,1)(0,1,1) | 0 | 0 | 0.08 | TRUE | TRUE | 1 |
| 34 | 47.91 | yes | (0,1,1)(0,1,1) | 0 | 0 | 0.11 | TRUE | TRUE | 1 |
| 35 | 47.99 | yes | (0,1,1)(0,1,1) | 0 | NA | 0.14 | TRUE | TRUE | 1 |